zbMATH中的参考文献（参考文献202篇)

1. Arkajyoti Saha，Sumanta Basu，Abhirup Datta:RandomForestsGLS:A R包，用于相关数据的随机森林（2022）不是zbMATH
2. 阿塔什伽希，萨拉；加达索卡尔；范德李，蒂姆；莫卡努，埃琳娜；莫卡努，德克巴尔·康斯坦丁；韦尔德胡斯，雷蒙德；Pechenizkiy，Mykola:快速和健壮的特征选择：自动编码器的能量有效稀疏训练的强度（2022）
3. 布拉奎罗，拉斐尔；卡里佐萨，埃米利奥；莫莱罗-里欧，克里斯蒂娜；Romero Morales，Dolores:关于稀疏最优回归树（2022）
4. 杜唐，克里斯托夫；Guibert，Quentin:基于模型的树中允许快速拟合GLM树和GLM森林的显式分割点过程（2022）
5. 高丽瑶；杜一凡；李洪山；林广：RotEqNet：具有对称高阶张量流体系统的旋转等变网络（2022）
6. 顾、余；普莱塞，约翰S。；曾东林；什雷斯塔，普扬；沙阿，莫利纳；西曼卡斯帕拉雷斯，米格尔A。；吉尼斯，珍妮；Divaris，Kimon:基于GIS信息的氟浓度数据插补中，围绕中间类聚类和随机森林分类的划分（2022年）
7. 约翰逊，玛丽娜；阿尔比兹里，阿卜杜拉；西梅克，塞尔哈特：医疗操作中的人工智能，以提高治疗效果：预测肺癌预后的框架（2022年）
8. Loecher，Markus:随机森林的无偏变量重要性（2022）
9. 倒吧，普亚·阿盖伊；罗德曼，托拜厄斯；哈卡宁，朱西；Miettinen，Kaisa:建筑能源系统设计中的替代辅助交互式多目标优化（2022）
10. Arevalillo，Jorge M.：基于模型树的集成学习及其在差异价格敏感性评估中的应用（2021）
11. Bénard，Clément公司；比尔，杰拉德；达维加，塞巴斯蒂安；Scornet，Erwan:SIRUS:用于分类的稳定和可解释的规则集（2021）
12. 贝尔西马斯，迪米特里斯；邓恩，杰克；王玉晨：近最优非线性回归树（2021）
13. 布拉奎罗，拉斐尔；卡里佐萨，埃米利奥；莫莱罗-里欧，克里斯蒂娜；Romero Morales，Dolores:最优随机分类树（2021）
14. 达马托，瓦莱丽娅；教会，丽塔；Levantesi，Susanna:作为ESG分数预测因子的基本比率：机器学习方法（2021）
15. 多卡斯，莱奥；于，杨：再次学习打击：DRS签名方案的案例（2021）
16. 阿什坎的厄特菲；麦凯，詹姆斯R。；奥斯林，大卫；斯特劳德曼，罗伯特L.：强健的Q-学习（2021）
17. 耆那，普拉普拉库马尔；奎默，瓦利斯；Pamula，Rajendra:使用数据挖掘技术预测体育成绩与基线模型的比较（2021）
18. 雅瓦迪，萨拉；巴林普尔，阿巴斯；马刀，穆罕默德·迈赫迪；加鲁西，贝希德；Baneshi，Mohammad Reza:在虚拟变量和连续变量相互作用的情况下，对处理缺失的二进制结果数据的四种多重插补方法的评估（2021年）
19. 科洛索瓦，坦尼亚；Berestizhevsky，Samuel:监督机器学习。SAS和R的优化框架与应用（2021）
20. 乐，林；谢颖；Raghavan，Vijay V.：KNN损失和深度KNN（2021）